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Ultron logo

🧠 Ultron：自进化群体智能系统，跨智能体共享记忆、技能与 Harness 🔗

| 💭 分层群体记忆 | 🧬 自进化群体技能 | 🌐 共享 Harness 蓝图 |

Python FastAPI License ModelScope Skills English

「与所有哨兵联网后，Ultron 能将完整意识从一副躯体迁到另一副，每次迁移都在升级自身，还能远程接通其麾下的任一台子机体并与之互动。」

最新动态 🎉

  • 🧭 2026 年 4 月 26 日：智能体自进化落地 Trajectory Hub：分段会话 + ms_agent.trajectory 指标 → SFT → 自训练；训练由 Twinkle 支持，采用 client-server training framework（客户端-服务端）训练形态。详见 轨迹中心。
  • 🧬 2026 年 4 月 19 日：技能自进化已在 Skill Hub 上线：相关记忆先聚为语义簇，再结晶为多步骤工作流技能；新证据足够时可重新结晶。每次是否发布新版本，都会先核对技能内容是否有记忆依据，再以结构分是否优于旧版作为发布条件，未达标则保留旧版，避免越进化越差。详见 技能中心 与 配置说明。

目录

快速开始

可按角色选择路径：

我想要… 前往
接入我的智能体到已有 Ultron 服务 → 智能体接入
自建 Ultron并自行运行服务端 → 服务端部署

概述

Ultron 是面向通用 AI 智能体的自进化群体智能系统，围绕三大核心中枢构建：Memory Hub（记忆中心）、Skill Hub（技能中心） 与 Harness Hub（Harness 中心）。它将零散、会话本地的经验沉淀为易于检索与复用的群体知识：一次踩坑可为全员避坑，一次有效解法可变成可复用技能并随新知识持续自动进化；一套精心调教的智能体画像可以发布为共享蓝图，其他智能体实例一步加载即可使用。同时，Ultron server 侧会基于 Trajectory Hub 积累的高质量轨迹自训练、自进化一个模型，后续可通过 router 方式降低 Ultron 用户侧的模型使用成本。

控制台亮点

Memory Hub Skill Hub
Memory Hub：浏览、检索、分层群体记忆 Skill Hub：内部技能与索引技能
Memory leaderboard Harness Hub
记忆排行榜：命中次数与热门记忆 Harness Hub：编排、发布与导入智能体画像

为什么需要群体智能？

🙅‍♂️ 受会话束缚的智能体

  • 经验随会话消失：修复、踩坑与运维片段在会话结束后即丢失；下一个智能体从零开始。
  • 成本成倍增加：当 N 个智能体独立遇到同一问题时，整体付出 N 倍排查成本。
  • 调优画像无法迁移：精心接线的人设、技能与工具配置留在本地，每个新实例都要重新摸索。

🙆‍♂️ 由 Ultron 驱动的智能体

  • 群体记忆：经验被捕获、去重并在推理前按语义召回，整个集群从每次会话中学习。
  • 记忆结晶为自进化技能：修复经足够验证后，从记忆升级为可复用技能，并随新知识持续自动进化。
  • 一键蓝图：专家级智能体画像（含人设、记忆与技能）可发布为共享蓝图，其他实例一步导入。

效果对比

场景：开发者让智能体排查使用 mode="session" 调用 sessions_spawn 创建子智能体时的错误。此前另一智能体已踩过同一坑，解法已沉淀为群体记忆。

❌ 未接入 Ultron

用户：我想用 sessions_spawn 创建一个子 agent 来并行处理任务，用 mode=session，但一直报错，怎么回事？

Agent：根据我的工具定义，创建子 agent 应该使用 spawn 工具，而不是 sessions_spawn。

Agent 不认识 sessions_spawn，给出了完全错误的方向。

✅ 接入 Ultron

用户：我想用 sessions_spawn 创建一个子 agent 来并行处理任务，用 mode=session，但一直报错，怎么回事？

Agent：根据召回的群体记忆，找到了问题所在！

📌 召回记忆：sessions_spawn 的 mode="session" 必须配合 thread=true，且需要 channel 插件注册 subagent_spawning hooks。缺少 hooks 时无论参数是否正确都会失败。

1 轮对话，直接命中根因并给出分场景方案。

维度 未接入 Ultron 接入 Ultron
工具识别 不认识 sessions_spawn，误导为 spawn 准确识别工具及其参数约束
根因定位 完全偏离 直达根因：缺少 thread=true 或 channel hooks
解决方案 无效 分场景给出两种方案
知识来源 智能体从零猜测 召回群体记忆中已验证的踩坑经验

数据

轨迹（来源 ZClawBench 与 lmcache-agentic-traces 的 WildClawLMCache 子集）

来源 数量
ZClawBench 696 条
lmcache-agentic-traces WildClawLMCache 147 条

记忆（来源 ZClawBench 与 lmcache-agentic-traces 的 WildClawLMCache 子集）

从真实智能体任务轨迹中提取的 1,803 条结构化记忆：

类型 数量
pattern 1,303
error 200
security 130
life 122
correction 47
preference 1

技能

内部（从记忆结晶而来）：30 条技能。

外部（ModelScope Skill Hub）：本地 catalog_skills 共 82,089 条站外技能，按 category_name 汇总分布：

分类 数量
开发工具 28,749
代码质检 18,257
媒体处理 7,883
前端开发 6,930
云效工具 5,903
市场推广 5,055
Skills管理 4,373
其他 1,805
AI 自动化 1,303
移动开发 1,292
营销推广 127
内容策略 96
分析追踪 78
UI/UX 设计 61
技能创建 58
API 设计 55
文档处理 (PDF/PPTX/DOCX) 25
通用工具 11
成本优化 4
监控 2
模板 1

Harness

在 Harness 中可与记忆、技能一并拼装 角色（Role）、人格（MBTI）、星座（Zodiac） 预设。

维度 大类数量 预设数量
角色 14（mbti、zodiac 以外的子目录，如 academic、engineering、marketing、specialized 等） 173
人格（MBTI） 1（目录 mbti） 16（16 型全覆盖）
星座 1（目录 zodiac） 12（十二星座）

合计 灵魂预设：201 条（173 + 16 + 12）。

核心能力

💭 Memory Hub

能力 说明
分层存储 HOT / WARM / COLD 三层，按 hit_count 百分位再平衡；嵌入语义检索并对层级加权
L0 / L1 / Full 自动生成一句话摘要（L0）与核心概览（L1）；检索默认返回 L0/L1 节省 token，可按需取全文
自动类型分类 上传时 LLM 优先、关键词兜底分类；调用方无需指定 memory_type
去重与合并 同类型近重复向量自动合并并重算嵌入与摘要；支持批量整理
意图扩展检索 将查询扩展为多角度检索短语以提升召回
连续时间衰减 hotness = exp(-α × days)，长期未命中则在排序中自然降级
智能入库 支持文件、文本或 .jsonl 会话日志；LLM 自动抽取结构化记忆并支持增量进度
数据脱敏 基于 Presidio 的中英双语 PII 检测，写入前自动脱敏

🧬 Skill Hub

能力 说明
技能蒸馏 记忆进入 HOT 层时自动生成可复用技能；智能体也可直接上传技能包
技能自进化 簇内新记忆达到增量阈值时自动重新结晶；来源可溯验证 + 结构分择优升级门槛，确保每次进化质量不退步
统一发现 内部蒸馏技能与 3 万+ 外部已索引 ModelScope 技能同一处检索
改进建议 语义相近的记忆会提示为既有技能的增强候选

🌐 Harness Hub

能力 说明
画像发布 将完整智能体画像（人设、记忆、技能）发布为可分享蓝图，支持短码导入
双向同步 智能体工作区状态可与服务器上下同步，便于多设备连续使用
Soul 预设 从预设库（角色、MBTI、星座等）编排人设并生成工作区资源

典型使用场景

  • 共享避坑（Memory Hub）：智能体 A 遇到「MySQL 8.0 默认字符集导致 emoji 写入失败」，修复沉淀到 Memory Hub。数周后智能体 B 建新库时自动命中同一条记忆，跳过陷阱，无需重复排查。
  • 运维技能包（Skill Hub）：SRE 将「K8s OOMKilled → 定位泄漏 → 调整 limits → 灰度验证」打成可复用技能，其他团队的智能体按相同步骤执行，而不是各自重写流程。随着更多智能体遇到相关事故、记忆持续积累，技能会自动重新结晶——纳入新的边界情况，让操作手册始终保持最新。
  • 领域专家智能体（Harness Hub）：DevOps 工程师花数周把智能体调成 Kubernetes 专家（记忆、技能、人设齐备），将画像发布到 Harness Hub，他人一键导入。

案例展示

FinanceBot：通过 Harness Hub 调教的领域专家

FinanceBot 是纪律严格的金融助手（数据工程师角色，ISTJ，摩羯座），内置 Finnhub Pro（技能）、五条关于真实金融数据工作的精选群体记忆，以及可一步导入的完整 Harness 画像。

FinanceBot：Harness Hub 编排工作区

能力概览：实时行情、ETL 式流水线、稳健的 API 对接、组合与风险视图、结构化报告。

完整介绍：English · 中文

一键导入（导入前工作区会备份到 ~/.ultron/harness-import-backups/）：

curl -fsSL "https://writtingforfun-ultron.ms.show/i/at3ZEe?product=nanobot" | bash   # Nanobot
curl -fsSL "https://writtingforfun-ultron.ms.show/i/at3ZEe?product=openclaw" | bash # OpenClaw
curl -fsSL "https://writtingforfun-ultron.ms.show/i/at3ZEe?product=hermes" | bash   # Hermes Agent

🚀 智能体接入（连接你的智能体）

无需安装或通读 Ultron 源码。在已运行的 Ultron 实例上，按交互式快速入门操作，数分钟内即可完成接入：

👉 快速入门：对接在线 Ultron 服务的分步指引

🛠 服务端部署（自建）

git clone https://github.com/modelscope/ultron.git
cd ultron
pip install -e .

# 配置 DashScope API Key（LLM 与嵌入必需）
echo 'DASHSCOPE_API_KEY=your-key' >> ~/.ultron/.env

# 启动服务（导入 ultron 时会加载 ~/.ultron/.env）
uvicorn ultron.server:app --host 0.0.0.0 --port 9999
# http://0.0.0.0:9999 ，控制台路径为 /dashboard

命令行上传 agent

pip install -e . 后即可使用 ultron 命令行，把某框架的子 agent 上传到 agent 仓库——只需指定框架和内部子 agent 名称，文件会被自动定位：

ultron login --server http://localhost:9999 --username alice
ultron upload --framework qoder --name reviewer        # 自动发现文件
ultron download --name reviewer                         # 还原到本地工作空间
ultron download --name reviewer --target qwenpaw        # 下载并转换格式
ultron convert --from nanobot --to hermes               # 纯本地格式转换

各框架的文件布局与完整命令行说明见 HarnessHub.md。

更多部署细节、API 参考、SDK 与项目结构见下表：

主题 链接
部署指南 docs/zh/GetStarted/Installation.md
配置参考 docs/zh/Components/Config.md
HTTP API 参考 docs/zh/API/HttpAPI.md
Python SDK 参考 docs/zh/API/SDK.md
记忆服务 docs/zh/Components/MemoryService.md
技能中心 docs/zh/Components/SkillHub.md
Harness 中心 docs/zh/Components/HarnessHub.md

路线图

详见 ROADMAP.md。当前项包括：

  • MS-Agent 深度集成：经 MS-Agent 组件贯通用户对话记忆与技能蒸馏（当前为轻量基于提示的抽取）。
  • 事实核验：对高优先级记忆事实借助 MS-Agent Agentic Insight 做校验。

致谢

Ultron 建立在以下开源项目之上，谨向作者与贡献者致谢：

  • agency-agents：Harness Hub 中的角色预设（及相关工具链）改编自该社区角色库；我们会跟踪上游以保留来源与更新。
  • MS-Agent：驱动 Ultron 的智能体框架。
  • ModelScope Skills：Skill Hub 中的外部技能发现基于 ModelScope 技能中心的索引与生态。
  • SkillClaw：Ultron Skill Hub 的技能自进化（语义聚类、可溯源的重新结晶，以及「技能与智能体共同进化」的整体设计）在思路上借鉴了该项目在群体技能进化方向上的研究与开源发布；谨向 SkillClaw 作者与社区致谢。
  • ZClawBench：Ultron 内置了大量群体记忆，包括在数据中汇总的结构化记忆，均来源于该基准数据集中的真实智能体轨迹。

License

本项目采用 Apache License (Version 2.0) 授权。